import tensorflow as tf import numpy as np import skimage from skimage import data, io, color from PIL import Image path = "1.tfrecords" img_path = '/data/test/img/1.png' with tf.python_io.TFRecordWriter(path) as writer: # list: int or float a =…

TensorFlow笔记博客:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/category/6511974 写入tfrecord文件 import tensorflow as tf # 写入的文件的路径 file_path = '' # 等待写入的数组 list = [] writer = tf.python_io.TFRecordWriter(file_path) example = tf.train.Example(features=tf.train.F…

内容概要: 单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过…

前言在跑通了官网的mnist和cifar10数据之后,笔者尝试着制作自己的数据集,并保存,读入,显示. TensorFlow可以支持cifar10的数据格式, 也提供了标准的TFRecord 格式,而关于 tensorflow 读取数据, 官网提供了3中方法 1 Feeding: 在tensorflow程序运行的每一步, 用python代码在线提供数据 2 Reader : 在一个计算图(tf.graph)的开始前,将文件读入到流(queue)中 3 在声明tf.variable变量或numpy…

小数量数据读取 这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集: 1,储存在常数中 2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值 使用常量 training_data = ... training_labels = ... with tf.Session(): input_data = tf.constant(training_data) input_labels = tf.constant(training_labels) 使用变量的方式,您就需要在数据流图建立后初始化这个变量. training…

import os import json def get_annotation_dict(input_folder_path, word2number_dict): label_dict = {} father_file_list = os.listdir(input_folder_path) for father_file in father_file_list: full_father_file = os.path.join(input_folder_path, father_file)…

tensorflow模型可以利用tf.train.Saver类保存成文件.一个模型包含下面四个文件. meta文件 存储计算图的protobuf. data-00000-of-00001文件和index文件 存储权值和偏置的二进制文件. checkpoint文件 存储模型checkpoint信息的文本文件.…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.…

前言: 在我们做App开发的过程中基本上都会用到文件存储,所以文件存储对于我们来说是相当熟悉了,不过自从Android 6.0发布之后,基于运行时权限机制访问外置sdcard是需要动态申请权限,所以以往直接sdcard根目录上直接新建了一个xxx/cache/目录来做文件存储就会不是那么容易控制了,所以有必要重新认识一下Android文件存储的相关知识了. 背景: 有关外置sdcard的读写权限 <uses-permission android:name="android.permissi…